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改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计
改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计
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2021-03-27
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改进的贝叶斯压缩感知目标方位估计
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一篇关于贝叶斯压缩感知算法的原理以及应用的外文文献,比较详细
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贝叶斯压缩感知方面的顶级论文,可用在图像处理、计算机视觉、医疗图像、阵列处理等方面,值得好好研究和学习。
贝叶斯压缩感知代码
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杜克大学的Bayesian Compressive Sensing代码完整版。
压缩感知方位估计
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稀疏采样并进行方位估计,利用最优化和cvx工具箱进行稀疏采样,然后利用压缩感知知识进行方位估计
一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计算法-论文
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一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计算法
基于改进协方差匹配准则方法的增强拉格朗日算法用于压缩感知中的DOA估计。
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提出了一种新颖的压缩感知(CS)到达方向(DOA)估计方法,其中DOA估计被视为来自多个测量向量(MMV)的联合稀疏恢复。通过最小化基于修正的协方差匹配准则来获得所提出的方法,该准则是通过根据正则化方法添加惩罚来获得的。此最小化问题显示为半定程序(SDP),并转换为约束二次规划问题,以降低计算复杂度,这可以通过增强拉格朗日方法解决。所提出的方法可以显着提高性能,特别是在信噪比(SNR)低,快照数量
基于贝叶斯压缩感知的正交频分复用信道估计改进
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为了获得理想的正交频分复用信道估计结果,针对传统算法没有充分利用无线信道时域的固有稀疏性,导致估计精度不高且频谱利用率低等难题,提出了改进贝叶斯算法感知的正交频分复用信道估计算法。首先在详细介绍本文算法的原理和步骤基础上,与传统信道估计算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,相对于其它信道估计算法,本算法可获得更高的信道估计精度,在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能。
bcs.zip,贝叶斯压缩感知代码
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是2008年的Bayesian Compressive Sensing论文的贝叶斯压缩感知代码
图像分块的贝叶斯压缩感知算法研究
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结合压缩感知理论(CS),针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用(MIMO_OFDM)系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件,而实际中稀疏度又难获得的情况,提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样改进匹配追踪算法(CoMSaMP)。该算法采用具有理论支撑的原子弱选择标准作为预选方案,并设置首次裁剪阈值来减少算法多余的迭代,降低算法在信道估计中的复杂度,裁剪方式的改进保证了重构精度的提
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新建文件夹.rar_positionbcj_压缩感知_贝叶斯_贝叶斯压缩感知_贝叶斯重构
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贝叶斯压缩感知matlab源代码
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从杜克大学网站上下载的贝叶斯压缩感知代码,该代码完全可以运行,是学习贝叶斯压缩感知的基础性代码。
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国内外关于压缩感知DOA估计的文献集合;包括压缩采样阵列,压缩采样波达方向估计,贝叶斯压缩感知DOA估计,MUSIC压缩感知DOA估计等等
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